인과와 AI 혁명 데이터 너머의 진실
루미너리북스
2024년 10월 19일 출간
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- 파일 정보 ePUB (2.30MB)
- ISBN 9791173195730
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작품소개
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당신은 지금 21세기의 가장 중요한 혁명을 목격하고 있습니다. 데이터와 인공지능이 세상을 재편하는 이 시대, 우리는 정보의 홍수 속에서 진실을 찾아 헤매고 있습니다. 하지만 상관관계와 인과관계의 혼동은 우리를 오류의 미로로 이끕니다. 김용식의 인과와 AI 혁명 데이터 너머의 진실은 이 미로를 탈출할 수 있는 지도를 제공합니다.
역사 속 인과관계의 오류부터 최신 AI 기술의 한계까지, 이 책은 우리의 사고방식을 근본적으로 변화시킵니다. 심슨의 역설, 베이즈 정리, 그래프 모델 등 난해한 개념들이 일상의 언어로 쉽게 풀어집니다. 당신은 이 책을 통해 데이터를 바라보는 새로운 눈을 갖게 될 것입니다. 그리고 이는 단순한 지적 호기심을 넘어 현실 세계의 문제를 해결하는 강력한 도구가 될 것입니다.
인과추론의 세계는 단순히 학문의 영역에 머무르지 않습니다. 윤리적 의사결정, 공정한 AI 개발, 기후변화 대응 등 우리 사회의 핵심 이슈들이 이 책의 렌즈를 통해 새롭게 조명됩니다. 특히 강화학습, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등 최첨단 AI 기술과 인과추론의 결합은 인공지능의 미래를 바꿀 혁명적 통찰을 제공합니다. 이는 단순한 기술 서적을 넘어 우리의 미래를 바라보는 창이 됩니다.
이 책은 당신에게 세상을 바라보는 새로운 관점을 선사할 것입니다. 더 이상 단순한 상관관계에 현혹되지 않고, 진정한 인과관계를 파악하는 능력은 21세기를 살아가는 모든 이에게 필수적입니다. 인과와 AI 혁명 데이터 너머의 진실은 복잡한 현대 사회를 헤쳐나갈 수 있는 나침반이 되어줄 것입니다. 이 책과 함께라면, 당신은 데이터의 바다에서 길을 잃지 않을 것입니다.
역사 속 인과관계의 오류부터 최신 AI 기술의 한계까지, 이 책은 우리의 사고방식을 근본적으로 변화시킵니다. 심슨의 역설, 베이즈 정리, 그래프 모델 등 난해한 개념들이 일상의 언어로 쉽게 풀어집니다. 당신은 이 책을 통해 데이터를 바라보는 새로운 눈을 갖게 될 것입니다. 그리고 이는 단순한 지적 호기심을 넘어 현실 세계의 문제를 해결하는 강력한 도구가 될 것입니다.
인과추론의 세계는 단순히 학문의 영역에 머무르지 않습니다. 윤리적 의사결정, 공정한 AI 개발, 기후변화 대응 등 우리 사회의 핵심 이슈들이 이 책의 렌즈를 통해 새롭게 조명됩니다. 특히 강화학습, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등 최첨단 AI 기술과 인과추론의 결합은 인공지능의 미래를 바꿀 혁명적 통찰을 제공합니다. 이는 단순한 기술 서적을 넘어 우리의 미래를 바라보는 창이 됩니다.
이 책은 당신에게 세상을 바라보는 새로운 관점을 선사할 것입니다. 더 이상 단순한 상관관계에 현혹되지 않고, 진정한 인과관계를 파악하는 능력은 21세기를 살아가는 모든 이에게 필수적입니다. 인과와 AI 혁명 데이터 너머의 진실은 복잡한 현대 사회를 헤쳐나갈 수 있는 나침반이 되어줄 것입니다. 이 책과 함께라면, 당신은 데이터의 바다에서 길을 잃지 않을 것입니다.
1. 상관과 인과의 차이
2. 퍼얼의 인과 다이어그램
3. 심슨의 역설 이해하기
4. 역사 속 인과관계 오류
5. 인과관계와 윤리적 책임
6. 실험설계와 무작위 대조군
7. 베이즈 정리와 인과추론
8. 상관 vs 인과: AI 사례
9. 인과추론의 통계학적 기초
10. 인과 그래프 모델
11. 시계열 데이터와 인과성
12. 반사실적 사고와 인과추론
13. 인과추론과 기계학습 결합
14. 인과추론의 실험적 방법
15. 인과추론의 계산적 접근
16. 이미지와 텍스트의 인과관계
17. 강화학습과 인과적 의사결정
18. 인과추론과 공정한 AI
19. 인과추론의 미래와 과제
2. 퍼얼의 인과 다이어그램
3. 심슨의 역설 이해하기
4. 역사 속 인과관계 오류
5. 인과관계와 윤리적 책임
6. 실험설계와 무작위 대조군
7. 베이즈 정리와 인과추론
8. 상관 vs 인과: AI 사례
9. 인과추론의 통계학적 기초
10. 인과 그래프 모델
11. 시계열 데이터와 인과성
12. 반사실적 사고와 인과추론
13. 인과추론과 기계학습 결합
14. 인과추론의 실험적 방법
15. 인과추론의 계산적 접근
16. 이미지와 텍스트의 인과관계
17. 강화학습과 인과적 의사결정
18. 인과추론과 공정한 AI
19. 인과추론의 미래와 과제
작가정보
저자(글) 김용식
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